Пол, управляемый искусственным интеллектом

Три вопроса к искусственному интеллекту

В мире маркетинга антропоморфизм может быть действенным механизмом взаимодействия с потребителями.

Под антропоморфизмом мы подразумеваем наделение символов бренда человеческими качествами: вспомните тигра Тони или персонажа из рекламы Michelin.

Сегодня с помощью передовых технологий искусственного интеллекта некоторые компании выводят подобный антропоморфизм на принципиально новый уровень.

Обратите внимание

Пример тому — продвинутые чат-боты, например, Siri (от Apple), Alexa (от Amazon) и Cortana (от Microsoft).

Вполне возможно, что благодаря простоте диалогового интерфейса потребители будут все чаще взаимодействовать с компаниями при помощи такого искусственного интеллекта, а не каких-либо других каналов общения, включая ее собственных сотрудников. Со временем Siri, Alexa и Cortana, а также их «личности» по своей известности могут превзойти своих создателей.

Это повлечет множество разных последствий.

По мере того как чат-боты и другие ИИ-технологии становятся лицами все большего количества брендов, у компаний нарастает потребность в экспертах с новыми типами знаний, которые проследят, чтобы бренды продолжали отражать качества и ценности фирмы.

Руководителям следует также помнить о том, что искусственный интеллект увеличивает опасность превращения бренда в ненужного посредника. Бизнес должен также активно реагировать на любые потенциальные угрозы этического и правового характера.

Чтобы исследовать эти и другие вопросы, мы изучили более тысячи международных компаний и их процессы по внедрению искусственного интеллекта.

Нам удалось выяснить, что многие из этих компаний уже используют его (или экспериментировали с ним) для контроля над брендом в ряде бизнес-процессов, включая клиентское обслуживание (39% компаний), маркетинг и продажи (35%) и даже управление отношениями с лицами, не являющимися клиентами (28%).

В последнем случае сила бренда имеет решающее значение — например, при привлечении в компанию лучших специалистов. Анализируя эти цифры, мы пришли к нескольким выводам относительно трех новых типов решений на стыке технологий, личностных особенностей и стратегии, которые предстоит принимать руководителям.

Дело не только в чат-ботах

Первый вывод заключается в том, что чат-боты — только одна из ИИ-технологий, используемых для создания бренда компании или укрепления его позиций. На самом деле существует целый спектр разумных «персон» и «форм-факторов» (например, экраны, голоса, текст, физические устройства вроде Amazon Echo и т. д.

), которые компании используют для формирования у потребителей впечатлений о бренде. Такие когнитивные агенты, как Amelia от компании IPsoft, представляют собой виртуальный образ человека, который выводится на экран компьютера.

Важно

Возможно, в будущем появится голограммная технология, благодаря которой эти агенты еще больше будут походить на людей. В Гонконге Hanson Robotics разрабатывает роботов с человеческими возможностями: они могут видеть, реагировать на выражения лица, а также пользоваться системой обработки естественного языка.

Таким роботам вполне по силам стать полноценными послами бренда для фронт-офиса компаний.

Какой бы форм-фактор компания не выбрала, она должна умело управлять любыми дальнейшими изменениями в процессе взаимодействия с потребителями. Помните о том, что каждое взаимодействие дает клиентам возможность оценить систему искусственного интеллекта компании, ее бренд и работу.

Подобно тому, как люди приходят в восторг или негодование от общения с представителем службы клиентской поддержи, у них также складывается сильное впечатление от чат-бота, физического робота или другой системы искусственного интеллекта.

Более того, взаимодействие с ИИ может быть более масштабным, чем единичный разговор с продавцом или вышеупомянутым представителем: например, один бот, внедренный во множество устройств, теоретически способен контактировать с десятками тысяч человек одновременно.

Так что положительные и отрицательные впечатления могут иметь не только длительный эффект, но и глобальный охват.

Как создать посла для вашего бренда

Источник: https://hbr-russia.ru/innovatsii/tekhnologii/773723

Искусственный интеллект развивается не по дням, а по часам

Вы знаете, какая аудитория составляет большую часть фанатов «Гарри Поттера»? Молодые девушки. Они ежегодно собираются на выставки и их радует все, что так или иначе связано с волшебным миром Хогвартса. Они погружаются в фантастический мир магии, заклинаний и живых картин, даже не подозревая, что реальный мир развивается такими темпами, что очень скоро магия может стать реальностью.

Взять к примеру Орегонский выставочный центр в Портленде. Не так давно, как пишет The New York Times, там прошло собрание Leaky Con, где тусовались преимущественно фанатки «мальчика-который-выжил».

Ликующие и иногда повизгивавшие участники не имели ни малейшего представления, что по соседству группа волшебников реального мира демонстрирует технологию, которая всего пару лет назад могла сойти за волшебство.

Ученые и инженеры на конференции, посвященной компьютерному зрению и распознаванию образов, создают мир, в котором автомобили управляют собой самостоятельно, машины узнают людей и понимают их эмоции, а человекоподобные роботы гуляют без присмотра, выполняя все — от рутинных задач до спасения людей.

C.V.P.R., как известно, это ежегодный сбор ученых, студентов, хакеров, роботов и их хозяев, а также, все чаще и чаще, предпринимателей и бизнесменов, которые блуждают в поисках технологии, которая может осуществить технологический прорыв.

Растущая мощь компьютерного зрения является важным первым шагом для следующего поколения компьютеров, роботов и систем искусственного интеллекта. Как только машины смогут идентифицировать объекты и понимать среду, они смогут передвигаться по миру. И как только роботы станут подвижными, им найдется применение — они смогут расширить возможности людей или заменить их.

Совет

Самоходные автомобили, промышленные роботы и новый класс железных батраков, известных как ДР-роботы, уже демонстрируют, на что будут способны более мобильные машины.

На самом деле быстрое развитие компьютерного зрения это только одна из ряда технологий, ориентированных на искусственный интеллект; другие включают распознавание речи, удобные манипуляторы и навигацию — подчеркивают море изменений, которые произошли в сфере персональных компьютеров и Интернета, технологий, которые уже тридцать лет определяют развитие компьютерного мира.

Огромное количество данных, которые генерируются недорогими датчиками, стало ключевым фактором в смещении гравитационного центра компьютерного мира, говорит он, делая возможным использование централизованных компьютеров в дата-центрах, то есть в облаках, и выводя технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, далеко за пределы настольных компьютеров.

Apple была самым успешным новатором в популяризации того, что сегодня называют повсеместной компьютеризацией. Идея, впервые предложенная Марком Вайсером, компьютерщиком из Xerox, предполагает включение мощных микропроцессоров на чипах в повседневные объекты.

Стив Джобс, во время своего второго срока пребывания в компании Apple, быстро понял последствия падения стоимости компьютерного интеллекта. Воспользовавшись этим, он первым создал цифровой музыкальный плеер iPod, а потом преобразовал мобильную связь с iPhone. Сейчас такие инновации быстро вгрызаются во все сферы потребительских продуктов.

Перед вами несколько областей, в которых следующее поколение вычислительных систем и более мощных алгоритмов программного обеспечения могут трансформировать мир всего за пять будущих лет.

Искусственный интеллект

Все чаще и чаще на том конце провода будет оказываться компьютер.

Прошло два года с тех пор, как Watson, программа искусственного интеллекта, созданная IBM, обошла двух лучших игроков мира по «Jeopardy». Watson, обладающий доступом к 200 миллионам страниц информации, почти в состоянии понимать запросы на природном языке и отвечать на вопросы.

Первоначально производитель компьютеров планировал испытать систему в качестве эксперта по советам врачам; суть в том, что энциклопедические знания Watson могут помочь человеку диагностировать заболевание, равно как и другие знания из других областей медицины.

В мае IBM пошла еще дальше и выпустила общую версию своего программного обеспечения — «IBM Watson Engagement Advisor».

Обратите внимание

Идея в том, что система вопросов и ответов компании становится доступна широкому ряду call-центров, технической поддержки и приложений.

Компания утверждает, что 61 % всех телефонных звонков в call-центры остаются без ответа, потому что люди-сотрудники не в состоянии дать людям правильную и полную информацию.

Watson, говорят представители IBM, будет помогать человеческому оператору, но система также сможет работать в режиме «самообслуживания», когда клиенты напрямую смогут взаимодействовать с программой, вводя запросы в браузер или напрямую в программу распознавания речи.

Робототехника

Скоро на конвейерах появятся роботы, которые могут ходить, открывать двери, взбираться по лестницам и подменять людей в опасных ситуациях.

В декабре оборонное агентство перспективных исследований (DARPA), передовое исследовательское подразделение Пентагона, проведет первое из двух соревнований на 2 миллиона долларов по созданию робота, который может подменить спасателя в опасных условиях, например, на поврежденном ядерном реакторе в Фукусиме Daiichi.

Конкурс, который будет проведен в Майами, соберет роботов, которые будут соревноваться в выполнении таких задач, как передвижение, перемещение щебневых куч, используя электроинструмент, закрытии клапанов и переключении рубильников.

В дополнении к роботам DARPA, волна разумных машин для рабочих мест выдвигается из Rethink Robots, которая базируется в Бостоне, и Universal Robots из Копенгагена: эти компании начали продавать дешевых двуруких роботов для работы на заводах и фабриках. У этих роботов нет ног и колес. Но они первые коммерчески доступные роботы, которым не нужна клетка, потому что они могут видеть и слышать сотрудников завода, поэтому вреда им причинить не могут.

Для дома компании разрабатывают роботов, которые сложнее, чем современные роботы-пылесосы. Hoaloha Robotics, основанная бывшим руководителем Microsoft Тэнди Тровер, недавно сообщила, что намерена выпускать роботов для ухода за престарелыми людьми. Эта идея, в случае успеха, может дать старикам возможность жить самостоятельно. Если они захотят, конечно.

Семь участников соревнования DARPA будут построены на базе гуманоида ATLAS, созданного Boston Dynamics, исследовательской компанией из Уолтхэма, Массачусетс.

Важно

Среди широкого круга других вариантов, которые выглядят как угодно, но только не по-людски, есть несколько, которые работают словно «трансформеры» из фильма.

Конкурс вполне может напомнить о знаменитой барной сцене из «Звездных войн». Там будет всё.

Интеллектуальный транспорт

Амнон Шашуа, израильский ученый, модифицировал свою Audi A7, добавив камеру и программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, что позволило автомобилю проехать 65 километров от Иерусалима до Тель-Авива самостоятельно, без управления рулевым колесом.

В 2004 году DARPA провело первую серию «Великих испытаний», чтобы разжечь интерес к развитию автомобилей, управляемых самостоятельно. Конкурс привел к значительному росту технологий, в том числе, например, «Super Cruise», автоматизировавшей вождение на шоссе, которую уже показывала General Motors, и других. Также в списке самостоятельная парковка — функция, уже доступная ряду автомобилей.

Источник: https://Hi-News.ru/technology/iskusstvennyj-intellekt-razvivaetsya-ne-po-dnyam-a-po-chasam.html

Наука: искусственный интеллект

О том, ждет ли человечество революция роботов и допустимо ли создание искусственного интеллекта считать научным прорывом, школьникам и их родителям рассказали на лекции, которая прошла 2 ноября в Национальном исследовательском университете МИЭТ в рамках проекта “Университетские субботы”. Прямую трансляцию лекции провело сетевое издание M24.ru.

Искусственный интеллект

Искусственным интеллектом называют область исследований, цель которых – создание технических систем, способных решать задачи невычислительного характера и выполнять действия, требующие переработки содержательной информации (что считается прерогативой человеческого мозга).

К числу таких задач относятся, например, доказательство теорем или игра в шахматы, перевод текста с одного языка на другой, сочинение музыки, распознавание зрительных образов и решение проблем науки.

Одной из важных задач искусственного интеллекта является создание интеллектуальных роботов, способных автономно совершать операции по достижению целей, поставленных человеком, и вносить коррективы в свои действия. Такое определение искусственного интеллекта дается в Словаре по логике А.А.Ивина и А.Л.Никифорова (1997).

Впервые об искусственном интеллекте заговорил американский ученый Джон Маккарти в 1956 году на конференции в Дартмутском университете. В узком смысле определение подразумевало науку и технологию создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Участники Российской ассоциации искусственного интеллекта относят эту науку к комплексу компьютерных наук, а создаваемые на ее основе технологии – к информационным. Задачей искусственного интеллекта российские ученые называют воссоздание разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и других искусственных устройств.

Нередко искусственным интеллектом называют и простейшую электронику, способную автоматически выбирать режим работы. Слово “искусственный” при этом означает, что система не сможет найти новый режим работы в ситуации, не предусмотренной разработчиками.

Совет

История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века.

Читайте также:  Взгляд на архитектуру и требования к нейроимитатору для решения современных индустриальных задач

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в ученом сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский ученый Алан Тьюринг, пишет статью под названием “Может ли машина мыслить?”, где описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком. Впоследствии эту процедуру стали называть тестом Тьюринга.

В России задача усиления возможностей человеческого разума ставилась еще в первой половине девятнадцатого века. Коллежский советник Семен Корсаков разработал научные методы и устройства, перекликающиеся с современной концепцией искусственного интеллекта.

В 1832 году он опубликовал описание пяти авторских изобретений – так называемых “интеллектуальных машин”, которые предназначались для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации.

В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, служившие своего рода базами знаний, а сами машины были предшественниками экспертных систем.

В СССР работы в области искусственного интеллекта начались в 1960-х годах. В Московском университете и Академии наук был проведен ряд пионерских исследований, возглавленных Вениамином Пушкиным и Дмитрием Поспеловым.

В развитии науки сегодня выделяют два направления – решение проблем, связанных с приближением специализированных систем искусственного интеллекта к возможностям человека, а также создание искусственного разума, представляющего интеграцию уже созданных систем искусственного интеллекта и способного решать проблемы человечества.

Несмотря на упорные поиски, пока ни одна исследовательская группа не подошла к созданию искусственного разума, а в современном мире складывается скорее практическое, а не фундаментальное отношение к искусственному интеллекту.

Обратите внимание

К известным разработкам относятся, например: суперЭВМ Deep Blue, победившая чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова; разработка IBM – Watson, способная воспринимать человеческую речь и применять большое количество алгоритмов, одержавшая победу в американской викторине Jeopardy! – аналоге “Своей игры” в России; экспертная система MYCIN, диагностирующая ряд заболеваний с большой долей точности; система ViaVoice, способная распознавать речь и обслуживать потребителей; роботы, которые соревнуются в упрощенной форме футбола в ежегодном турнире RoboCup и т.д.

В настоящее время канадские ученые пытаются снабдить искусственный интеллект интуицией, рассчитывая совершить прорыв на пути к изобретению искусственного разума. А сооснователь Microsoft Пол Аллен инвестирует в роботов-предпринимателей, которые в будущем, возможно, заменят людей и смогут управлять компаниями эффективнее сегодняшних бизнесменов.

В научно-фантастической литературе искусственный интеллект чаще всего изображается как сила, которая пытается свергнуть власть человека (Омниус, “Космическая одиссея 2001 года”, Скайнет, “Матрица”), или обслуживающий гуманоид (C-3PO, “Двухсотлетний человек”).

Неизбежность доминирования над миром искусственного интеллекта, вышедшего из-под контроля, оспаривают такие его исследователи, как фантаст Айзек Азимов и кибернетик Кевин Уорик, известный своими экспериментами по интеграции машин и живых существ.

В романе “Выбор по Тьюрингу” писателя-фантаста Гарри Гаррисона и ученого Марвина Мински авторы рассуждают на тему утраты человечности у человека, в мозг которого была вживлена ЭВМ, и появления этой черты у машины с искусственным интеллектом, в память которой была скопирована информация из головного мозга человека.

Социально-психологические проблемы взаимодействия человека с искусственным интеллектом рассматривает и роман Филипа К. Дика “Снятся ли андроидам электроовцы?”, известный также по экранизации “Бегущий по лезвию”.

Творчество фантаста и философа Станислава Лема во многом предвосхищает создание виртуальной реальности, искусственного интеллекта и нанороботов. Почти все персонажи в его цикле повестей и рассказов “Кибериада” – роботы, которые являются далекими потомками роботов, сбежавших когда-то от людей (людей они именуют бледнотиками и считают их мифическими существами).

Начиная с 60-х годов, многие известные повести об искусственном интеллекте экранизируются. Некоторые из них становятся классикой жанра, другие – вехой в развитии кинофантастики, например, “Терминатор” и “Матрица”.

Важно

Новости и статьи об искусственном интеллекте можно найти также на портале, посвященном этой теме.

О лекторе

Лариса Гагарина – доктор технических наук, профессор, заведующая кафедрой информатики и программного обеспечения вычислительных систем в национальном исследовательском университете МИЭТ. После окончания вуза в 1980 году работала инженером и ведущим разработчиком радиоэлектронной аппаратуры в Кургане, Новосибирске, Липецке и Зеленограде.

Вернулась работать в университет в 1993 году. Читает курсы по современным проблемам информатики и вычислительной техники, автоматизированным информационным системам в экономике, информационным технологиям управления. С 2000 по 2013 год подготовила в МИЭТ качестве научного руководителя 24 кандидата технических наук.

Имеет более 125 публикаций, является автором 15 объектов интеллектуальной собственности.

С 2010 года Лариса Гагарина занимается прикладными проблемами ресурсного обеспечения жизнедеятельности инвалидов. Является директором института ресурсного обеспечения по проблемам социальной адаптации инвалидов (ИРОПИ).

Основные понятия и имена, упоминавшиеся в лекции

Постиндустриальное общество – общество, в экономике которого преобладает инновационный сектор с высокопроизводительной промышленностью, индустрией знаний, высокой долей в ВВП высококачественных и инновационных услуг, а также конкуренцией во всех видах экономики и других сферах. Движущей силой экономики становятся научные разработки.

Наиболее ценными качествами являются уровень образования, профессионализм, обучаемость и творческий подход работника.

Главные отличительные черты постиндустриального общества от индустриального — очень высокая производительность труда, высокое качество жизни, преобладающий сектор инновационной экономики с высокими технологиями и венчурным бизнесом.

В России на сегодня промышленность и экономика остаются в значительной степени сырьевыми, с неконкурентоспособной индустриальной экономикой. Насыщение внутренних рынков промышленными товарами и продукцией происходит не за счет высокой производительности труда, а за счет преобладания их импорта над экспортом.

В современном значении термин впервые был применен в конце 1950-х годов, а широкое признание концепция постиндустриального общества получила в результате работ профессора Гарвардского университета Дэниела Белла, в частности, после выхода в 1973 году его книги “Грядущее постиндустриальное общество”.

В основе концепции – разделение всего общественного развития на три этапа: аграрное (доиндустриальное) общество, где определяющей являлась сельскохозяйственная сфера, а главными структурами — церковь и армия; индустриальное с определяющей ролью промышленности и главными структурами — корпорацией и фирмой; постиндустриальное, в котором главная роль отводится теоретическим знаниям, а главной структурой является университет как место их производства и накопления.

Совет

Николай Кондратьев (1892-1938) — российский и советский экономист. Основоположник теории экономических циклов, известной как “Циклы Кондратьева”. Теоретически обосновал “новую экономическую политику” в СССР. Арестован НКВД в 1930 по ложному обвинению и впоследствии расстрелян.

Согласно теории больших циклов Кондратьева, ставшей классической, войны и революции возникают на почве реальных, и прежде всего экономических условий на почве повышения темпа и напряжения конъюнктуры экономической жизни, обострения экономической конкуренции за рынки и сырье.

Социальные потрясения возникают легче всего именно в период бурного натиска новых экономических сил.

Кондратьев был единственным ученым, точно предсказавшим еще в середине 1920-х годов время и характер теперешнего кризиса (как и предыдущей большой депрессии 1929 г. и нескольких последующих кризисов меньшего масштаба).

Это предсказание было основано на понимании ученым вероятностной картины смены отдельных фаз выявленных им периодов в новейшей истории главных капиталистических стран.

Ему удалось охарактеризовать большие циклы подъема и упадка и их чередование по закономерности, которую он описал математическими формулами в статье “Большие циклы конъюнктуры” в 1925 году.

Элвин Тоффлер (4 октября 1928 года) — американский социолог и футуролог, один из авторов концепции постиндустриального общества.

В его основных работах проводится тезис о том, что человечество переходит к новой технологической революции (сверхиндустриальной), то есть на смену первой волне (аграрное общество) и второй (индустриальное общество) приходит новая, ведущая к созданию информационного, или постиндустриального общества.

Обратите внимание

В результате интеллектуальной революции, согласно теории Тоффлера, информация сможет заменить огромное количество материальных ресурсов и стать основным материалом для рабочих, свободно объединяющихся в ассоциации.

Массовое потребление позволит приобретать дешевую, нацеленную на конкретного покупателя продукцию, распределяемую по малым нишам. Границы между продавцом или производителем товара и покупателем стираются — человек, являющийся одновременно производителем и потребителем, сможет сам удовлетворить все свои потребности.

“Футурошок” — дебютная книга Тоффлера, вышедшая в 1970 году. Шоком будущего автор называет психологическую реакцию человека или общества на стремительные и радикальные изменения в его окружении, вызванные ускорением темпов технологического и социального прогресса.

Когнитивистика – когнитивная наука (от лат. cognitio – “познание”) — междисциплинарное научное направление, объединяющее теорию познания, когнитивную психологию, нейрофизиологию, когнитивную лингвистику и теорию искусственного интеллекта.

В когнитивистике совместно используются компьютерные модели, взятые из теории искусственного интеллекта, и экспериментальные методы, взятые из психологии и физиологии высшей нервной деятельности для разработки точных теорий работы человеческого мозга.

Ключевым техническим достижением, сделавшим когнитивистику возможной, стали новые методы сканирования мозга. Томография и другие методы впервые позволили заглянуть внутрь мозга и получить прямые, а не косвенные данные о его работе. Важную роль сыграли и мощные компьютеры.

Наблюдаемый сейчас прогресс в когнитивистике, как полагают ученые, позволит “разгадать загадку разума”, то есть описать и объяснить процессы в мозгу человека, ответственные за высшую нервную деятельность. Это позволит создать системы так называемого сильного искусственного интеллекта, который будет обладать способностями к самостоятельному обучению, творчеству, свободному общению с человеком.

Наноассемблер (от англ. assembler — сборщик) — это разрабатываемое устройство наноразмеров, способное собирать из отдельных атомов или молекул сколь угодно сложные конструкции по вводимому в них плану.

Термин был введен американским ученым, “отцом нанотехнологий”, Эриком Дрекслером и в настоящее время широко используется в фантастике в стиле нанопанк.

Важно

Первые работы в этом направлении были сделаны еще в 1986 году, когда компания IBM с помощью туннельного сканирующего микроскопа (размеры которого очень далеки от нанометра) выложила на металлической пластине свой логотип отдельными атомами ксенона.

Начиная с 2007 года, Британский совет по инженерным и физическим исследованиям финансирует разработки молекулярных ассемблеров, подобных рибосомам. Очевидно, что молекулярные ассемблеры в этом ограниченном понимании точно возможны.

Технологическая сингулярность – гипотетический момент, по прошествии которого, по мнению сторонников данной концепции, технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным пониманию, предположительно следующий после создания искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграции человека с вычислительными машинами, либо значительного скачкообразного увеличения возможностей человеческого мозга за счет биотехнологий. По некоторым прогнозам, технологическая сингулярность может наступить уже около 2030 года.

Квантовый компьютер — вычислительное устройство, работающее на основе квантовой механики. Квантовый компьютер принципиально отличается от классических компьютеров, работающих на основе классической механики.

Полноценный квантовый компьютер является пока гипотетическим устройством, сама возможность построения которого связана с серьезным развитием квантовой теории в области многих частиц и сложных экспериментов; эта работа является одной из главных задач современной физики.

Синергетика — междисциплинарное направление науки, изучающее общие закономерности явлений и процессов в сложных неравновесных системах (физических, химических, биологических, экологических, социальных и других) на основе присущих им принципов самоорганизации.

Основное понятие синергетики — структура как всеобщий механизм повсеместно наблюдаемого в природе направления эволюции: от элементарного и примитивного — к сложносоставному и более совершенному.

С мировоззренческой точки зрения синергетику иногда позиционируют как “глобальный эволюционизм” или “универсальную теорию эволюции”, дающую единую основу для описания механизмов возникновения любых новаций.

Имитационное моделирование (ситуационное моделирование) — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно “проиграть” во времени как для одного испытания, так и заданного множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Совет

Нанороботы— роботы, размером сопоставимые с молекулой (менее 10 нм), обладающие функциями движения, обработки и передачи информации, исполнения программ. Нанороботы, способные к созданию своих копий, то есть самовоспроизводству, называются репликаторами. Возможность создания нанороботов рассмотрел в своей книге “Машины создания” американский ученый Эрик Дрекслер.

Читайте также:  Новая система облегчает просто общение с роботами

Другие определения описывают наноробота как машину, способную точно взаимодействовать с наноразмерными объектами или способной манипулировать объектами в наномасштабе.

Так, даже крупные аппараты, например, атомно-силовой микроскоп, который производит манипуляции объектами на наноуровне, можно считать нанороботом.

Кроме того, даже обычных роботов, которые могут перемещаться с наноразмерной точностью, можно считать нанороботами.

Екатерина Левина

Сюжет:

Источник: https://www.m24.ru/articles/nauka/22112013/32141

Интеллектуальные игры: как разумные машины меняют бизнес

«Настанет время, когда наши клиенты в половине случаев будут общаться с ботами».

Игорь Постнов, директор по развитию технологий Альфа-Банка.

Бизнес пришел к искусственному интеллекту

Растущая конкуренция, «уберизация» различных отраслей экономики требуют от бизнеса быстрых преобразований, которые все сложнее проводить в условиях нехватки финансовых, временных и главное — человеческих ресурсов. Необходимость изменений, ставшая очевидной несколько лет назад, воплотилась в концепцию цифровой трансформации.

Искусственный интеллект (ИИ) не мог не стать важнейшей ее составной частью.

Суперкомпьютеры, которые способны предвидеть развитие сценариев событий на производстве, отсутствие «человеческого» персонала и оперативное реагирование на любые изменения в бизнес-процессах: то, о чем еще полтора десятилетия назад мечтали лишь самые смелые, сегодня прочно входит в бизнес.

«Думаю, настанет время, когда наши клиенты в половине случаев будут общаться с так называемыми ботами. Но это будут не роботы, по которым видно, что они роботы.

Например, в Skype или соцсетях будет сидеть условная девушка: разговаривающая, выражающая эмоции, нормально реагирующая на пожелания клиента и его вопросы. Клиент не должен чувствовать себя обделенным или считать, что ему не уделяют внимания.

За этим будущее», — уверен директор по развитию технологий Альфа-Банка Игорь Постнов.

Бурное развитие технологий в последние годы привело к тому, что сейчас аналитики уверены, что без ИИ уже через несколько лет бизнес и вовсе будет невозможен. В последнем отчете IDC говорится, что к 2019 г. 40% инициатив в области цифровой трансформации и абсолютно все проекты в сфере интернета вещей будут связаны с технологиями искусственного интеллекта.

Правда, теперь в это понятие входит не только условный суперкомпьютер, который умнее человека и быстрее него. ИИ — это целый комплекс революционных технологий, в которых бизнесу придется научиться разбираться очень тонко: со временем это станет ключевым условием сохранения шансов на победу в конкурентной борьбе.

«Искусственный интеллект — это программные алгоритмы, оказывающие помощь в решении задач, которые до сих пор были под силу только человеческому разуму, такие как визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и перевод с одного языка на другой.

Концепция «искусственного интеллекта» включает множество направлений, таких как машинное обучение, целью которого является написание самообучающихся программ, способных «учиться», «понимать», «планировать» и «действовать» (т. е.

Обратите внимание

становиться более «разумными») при работе с заданными объемами новых данных», — дают определение эксперты консалтинговой компании PwC.

Они же определяют основные области применения ИИ как на уровне физических лиц, так и с позиции бизнеса: управление личным благосостоянием, трейдинговые системы, управление рисками и противодействие мошенничеству, автоматизированные виртуальные помощники, андеррайтинг кредитов и страхование, «горячие линии» поддержки клиентов, анализ данных и передовая аналитика.

Маржинальностью будут управлять роботы

Первое, что меняют технологии ИИ на любом предприятии – это сами бизнес-процессы. Искусственный интеллект открывает их новые возможности. Это может быть ускорение, например, за счет исключения узлов проверок.

А может быть и увеличение числа бизнес-процессов, что и открывает дорогу к получению дополнительной прибыли. При этом происходит экономия времени, а также снижение количества ошибок.

Бизнес-польза от этого очевидна: сокращение затрат, повышение качества продукции, увеличение лояльности клиентов и самой клиентской базы. И, как следствие, финансовые улучшения.

«За технологией искусственного интеллекта иногда стоят достаточно приземленные вещи, – рассказывает член правления — исполнительный директор группы компаний «СИБУР» Василий Номоконов.

— Например, в нефтехимии сейчас набирает популярность своего рода программа-автопилот, которая «садится» за пульт управления и ведет технологические процессы вместо оператора.

Оптимизируя при этом какие-то параметры: увеличивая объемы производства, снижая потребления электроэнергии или просто влияя на маржинальный доход. На некоторых площадках компании такие автопилоты уже управляют определенными технологическими процессами».

К подобным разработкам в России, не говоря даже об остальном мире, перестали относиться как к чему-то сверхъестественному или «игрушечному». Они прочно вошли в промышленный обиход, захватывая все новые и новые области бизнеса.

«Уже сейчас у нас есть агрегаты, которые управляются исключительно мышкой, без участия человека. Фактически, это полностью автоматизированный цикл, в котором роль человека сведена к минимуму.

А в перспективе мы сможем вообще избавить отдельные наши производства от вмешательства человека.

Важно

Скорее всего, этот тренд будет набирать обороты, если роботизация и искусственный интеллект продолжат понижаться в цене», — уточняет директор по информационным технологиям «Северстали» Юрий Шеховцов.

Помимо упрощения управлением, ИИ открывает удивительные перспективы обработки больших объемов информации с последующим наделением машин правом принятия конкретных бизнес-решений.

Это то, в чем машины однозначно умнее людей уже сейчас: много ли руководителей компаний или отдельных подразделений способны удержать в голове исчерпывающие статистические данные, сведения о редких исключениях из правил, или, например, все существующие модели развития рынка? Машина на все это способна за доли секунд — нужно только достаточно места для хранения, быстрые каналы для оперативной связи и вычислительные мощности для работы сложных алгоритмов.

90% компаний в 2017 г. будут использовать облачные сервисы

Исследование, проведенное компанией IDG, показало, что в 2017 г. облачные технологии будут пользоваться все большей популярностью. По мнению экспертов, они будут применяться, главным образом, для хранения данных и бизнес-аналитики. Оба этих сегмента одновременно задействованы в 43% компаний мира.

«Облака входят в норму для корпоративных приложений. 70% организаций сообщили, что как минимум одно из используемых ими приложений расположено в облаке. 75% компаний со штатом от 1 тыс. сотрудников имеют приложения или платформы, работающие в облаках.

90% всех организаций или уже применяют облачные вычисления, или намерены начать это делать в течение следующего года. Можно констатировать, что данная технология уже завоевала корпоративный рынок, а скорость развертывания новых приложений в этой сфере в 2017 г.

увеличится», — говорится в отчете IDG.

В 2016 г. 28% ИТ-бюджетов компаний было потрачено на облачные вычисления. Согласно ряду других исследований, в 2017 г. эта цифра может возрасти до 34%. Эксперты IDG предполагают, что в течение 18 месяцев ИТ-инфраструктуры большинства организаций будут полностью размещены в облаках.

Предиктивные технологии повысят качество продукции

Роль аналитики определяется, в частности, стремительным развитием интернета вещей. Многочисленные датчики позволят контролировать производство продукции на всех этапах, делать выводы о наиболее частых ошибках.

Машинное обучение и искусственный интеллект способны позволить избегать этих проблем. Единственная особенность — все та же готовность к большим объемам данных.

«Мы чувствуем, что предиктивные технологии и предиктивный анализ на основе больших данных могут нам дать существенную экономию, а также повысить качество нашей продукции», — уверен Юрий Шеховцов.

Интернет вещей позволяет говорить еще об одном прорыве: датчики мониторят не только процесс производства, но и эксплуатацию продукта или товара. В обозримом будущем модель «продукт-сервис» станет основой бизнеса.

В отраслях, связанных с предоставлением товаров, это примет форму крайне персонализированного подхода к клиентам. Не исключено, что с большей частью из них будут общаться роботы: предоставление услуг ускорится, их качество — повысится.

Все подобные начинания сулят огромную выгоду тем корпорациям, которые будут способны проанализировать тонны неструктурированных данных, поступающих непрерывно по многим каналам.

«На рынке не так много людей, которые способны из большого объема данных получить реальную бизнес-ценность, — приводит пример из своей отрасли старший вице-президент банка «Открытие» Сергей Меднов. — Но это меняется активнейшим образом. И банки в этом смысле тоже обладают своим набором знаний.

Совет

Если их обогащать, могут получиться совершенно новые модели, начиная от моделей кредитования или поведения и заканчивая системами, которые контролируют эмоциональное состояние клиента.

Все это, безусловно, является акселератором к ускорению продаж и увеличению проникновения банковских продуктов, созданных с помощью собранной информации».

Наиболее востребованными элементами ИИ в сфере предоставления услуг, в первую очередь для банков, станут поиск и сегментация клиентов, которые позволят адресовать те или иные продукты правильной аудитории. Эксперты предрекают улучшение продаж именно по факту верной «настройки» клиентской базы с помощью интересных каждой отдельной группе пользователей посылов.

«Предиктивная аналитика может подсказать, с какой вероятностью будут происходить те или иные события или что будет делать ваш клиент. Вот это интересно. Интересно в нужный момент оказаться в нужном месте.

Если знать заранее, что клиент с большой вероятностью поедет на Олимпиаду в Бразилию, там пойдет гулять по Рио-де-Жанейро, обязательно заглянет в фавелы, в которых его обязательно ограбят, то в этот момент можно выслать ему подкрепление наличными. Думаю, он сильно оценит.

Главное, чтобы прибыло после ограбления, а не до», — резюмирует Сергей Меднов.

Грядет битва ИИ-платформ

Технологически использование искусственного интеллекта еще будет на первых порах подкрепляться железом, но постоянный рост объемов данных все равно потребует перехода к использованию облачных технологий. Их ключевым преимуществом станет высокая скорость реализации нужных сервисов для проверки гипотез на практике.

Эксперты полагают, что именно скорость вывода на рынок новых услуг будет являться главным конкурентным преимуществом передовых компаний.

А легкая масштабируемость и оперативное управление необходимым для хранения и анализа информации объемом позволят получить и дополнительную экономию, ведь будет использоваться только то пространство, в котором есть потребность прямо сейчас.

Эксперты предрекают, что к 2020 г. на рынке будет как минимум пять крупных производителей, которые будут предлагать платформы, так или иначе обслуживающие потребности бизнеса, построенного на ИИ.

Обратите внимание

Едва ли не основным критерием, обязательным для победителя в этой борьбе, станет не столько стоимость или технологические особенности предложения, сколько уровень безопасности, который может предложить компания.

«Сохранность и защищенность, доступность и контроль — пожалуй, самые важные характеристики облачных технологий Microsoft, определяющие готовность заказчиков переносить свои данные, системы и сервисы в экосистему Microsoft Azure.

Как показывают наши исследования, доверие поставщику является основным критерием при выборе облачного партнера, показывают наши исследования», — отмечает Дмитрий Марченко, директор по маркетингу технологий обработки данных и облачной платформы Microsoft в России.

Аналитики Gartner определили лучшие IaaS-платформы

Эксперты компании Gartner составили магический квадрант лучших предложений на рынке IaaS-платформ (Infrastructure as a service — инфраструктура как сервис).

В ходе исследования особое внимание уделялось нескольким ключевым критериям, которые в итоге и определили позиции производителей в итоговом рейтинге.

Одним из наиболее важных моментов стала стоимость продукта, набор функций, степень зрелости, доверие со стороны клиентов и объемы партнерской сети.

В лидерском сегменте в итоге оказались лишь две компании — AWS и Microsoft со своей платформой Azure. Говоря о ней, эксперты Gartner признали успехи в интеграции компонентов IaaS и PaaS, идеально расширяющих локальную инфраструктуру Microsoft и взаимодействующих с ней. Также были отмечены адекватная стоимость Azure и быстрые темпы развития.

Но как бы далеко ни шагнули технологии, определяющим фактором для бизнеса все равно будет влияние, которое они оказывают на рядовых сотрудников.

«Чтобы использовать большие данные и начать их применять в производственном процессе, мы должны достаточно гибко уметь привлекать тот ресурс или те знания, которые есть внутри организации, сводить их в определенные команды, чтобы быстро получался какой-то продукт, — уверен Юрий Шеховцов.

— И дальше нужен определенный механизм обучения пользованию этим продуктом. Потому что одно дело — провести математические или предиктивные вычисления, другое – принимать решения на их основе».

Человеческий фактор, безусловно, еще долгие годы будет влиять на те компании, которые полностью внедрят технологии искусственного интеллекта. Ведь для постоянного обновления и обучения систем тоже нужны определенные алгоритмы и команды, которые их внедряют.

Важно

В том числе и по этой причине так важен окончательный выбор основы, на которой будет возведено новое высокотехнологическое будущее каждой конкретной компании.

Читайте также:  Идет подготовка передового робота для отправки на марс

И человеческий ресурс – экспертиза в управлении искусственным интеллектом — становится новым важнейшим капиталом компаний.

Согласно последним крупным исследованиям, ключевую роль для бизнеса в последние и в ближайшие годы будут играть главы ИТ-департаментов (Chief Information Officer, CIO), от которых должна исходить инициатива проведения цифровых изменений.

Эксперты IDC, например, дают понять, что роль CIO растет пропорционально влиянию технологий на извлекаемую компаниями прибыль. Эта позиция справедлива как в целом, так и в конкретных случаях, например, при внедрении искусственного интеллекта.

В этом случае именно CIO формирует рабочую группу, в которую входят представители и технических департаментов, и бизнес-подразделений.

Совместными усилиями, после проведения gap-анализа, они определяют приоритеты внедрения ИИ и облачных технологий, после чего формируется сам проект и его команда, задаются горизонты успешности и желаемые бизнес-показатели, а также обоснование и бюджет.

Нельзя не упомянуть, что все это приводит к возрастанию того влияния, которое должны оказывать CIO внутри компаний. Многие выкладки ведущих мировых исследователей цифровых изменений предрекают вхождение позиции CIO в советы директоров крупнейших компаний, а также появление новой должности главы департамента по работе с данными.

Источник: http://azure.cnews.ru/articles/2017-03-15_intellektualnye_igry_kak_razumnye_mashiny_menyayut_biznes

Письмо в редакцию: Как мы на месяц перевели команду под управление искусственного интеллекта — Будущее на vc.ru

В редакцию пришло письмо от команды студии разработки Phobos: сотрудники рассказали, как на 28 дней перевели одну из проектных групп под управление системы искусственного интеллекта и каково работать под началом машины.

Команда машинного обучения уже год думала о внедрении искусственного интеллекта (далее — ИИ) в работу нашей компании. Эксперимент заключался во внедрении ИИ в разработку нашего внутреннего проекта, дедлайн которого намечен через 30 дней. В целях проведения эксперимента руководство компании решило отправить менеджера проекта заниматься другими задачами в нашем втором офисе в Вильнюсе.

Чтобы вы имели представление, нейросеть для нашего офиса — это искусственный интеллект, который структурирует работу сотрудников и помогает нам определить, кого поощрить, кому передать обязанности, какие задачи выполнены, а кто откровенно халтурит. Проще говоря, в этом месяце нейросеть заменит нам менеджера проекта.

Совет

ИИ подключили к нашей системе задач. Для него оцифровали большое количество данных: время прихода и ухода сотрудников, базу специалистов с их навыками и зарплатами, бухгалтерию компании, систему постановки задач. Желающие поработать больше получат прибавку к зарплате по итогам месяца.

«Во всех логических играх ИИ превосходит человека. Возможно, и в “управляющих играх” он способен нас превзойти. Задачей команды машинного обучения стало реализовать ИИ, повышающий эффективность коллектива.

Отвечая на вопросы коллег, мы часто сравниваем нашу систему с AlphaGo, создатели которой не знают, как именно она принимает игровые решения. На вход система получает огромное множество данных, в которых видит скрытые закономерности.

Нейросеть просто находит индивидуальный управляющий подход к каждому, используя различные инструменты, а какой именно — создатели и представить себе не могут», — комментирует руководитель команды машинного обучения Владимир Клюенков.

Для нашей команды в 30 человек, возможно, нейросеть вовсе не обязательна. Но если речь идёт о компании в тысячу сотрудников, то тут-то счёт идет на проценты эффективности, которые как раз можно получить только благодаря машине.

В проектной группе нас четверо: я и Миша работаем на Python. Виталий — фронтенд-разработчик на JavaScript. Павел создает приложения для Android, а Даша — наш замечательный дизайнер.

Мне 20 лет. Меня зовут Марк. Всю свою жизнь я интересовался новыми технологиями. Я учусь в МФТИ на физика и уже несколько месяцев работаю Python-программистом в Phobos.

Искусственный интеллект стал отдельной темой моего интереса.

Читая книги Азимова, пересматривая «Матрицу» и второго «Терминатора», я не ожидал застать то время, когда лицом к лицу столкнусь с искусственным интеллектом в своей работе.

День 1

ИИ подключили к нашему трекеру задач — Youtrack. Нейросеть рассчитала максимальную пользу от каждого сотрудника и распределила задачи между нами.

Обратите внимание

Виталий стал получать задания и по созданию приложений на React Native (фреймворк для кроссплатформенной разработки), в то время как уже два года делал упор на фронтенд-разработке на JavaScript. Над последним своим проектом для смартфонов Виталик работал уже давно. Придется вновь вспоминать.

Зато теперь в нашей команде будет уже два разработчика мобильных приложений — Виталий для iOS и Павел для Android. С одной стороны, Паша будет немного разгружен и сможет взять сверхурочные, или провести больше времени с семьей. В 26 лет он уже успел жениться. Вместе с беременной супругой они снимают квартиру в Подмосковье.

«Подработка мне, конечно, тоже не помешает, но отдых для будущего отца важнее», — Павлу идея введения ИИ нравилась всё больше. С другой стороны, Виталию придётся вновь взяться за учебники и при этом успевать работать. Перекур.

«Мы давно решили, что подход “сколько поработал — столько получил” будет стимулировать ребят соблюдать дедлайны и увеличит общую производительность. Что касается ИИ, то исключение человеческого фактора — достаточно смелая идея.

Одно осознание, что машина может принять решение об увольнении, основываясь на фактах, что от машины ничего не утаишь, вряд ли обманешь или обхитришь, теоретически может увеличить производительность труда», — комментирует генеральный директор Phobos Алексей Спасский.

День 4

Девятичасовой рабочий день для многих из нас — пытка. Я уже давно привык к работе во второй половине дня, а снова приучать себя к подъему в 7:00 нелегко. Опоздания на работу теперь караются штрафами в $10 и появлением красного таймера на рабочем столе. График работы корректируется в GitHub и в трекере задач.

Наша проектная команда всегда уходила позже всех с работы — мы привыкли к такому расписанию. Непривычно теперь покидать офис в 18:00. Виталий с учебником по React Native в руках пригласил сегодня всех к себе на «Имаджинариум». Я и забыл, когда мы вместе собирались дома друг у друга.

День 8

Иногда сроки в задачах слетают. Ситуации бывают разные, и многое зависит не от нас самих. Ты не можешь объяснить искусственному интеллекту, что заболел, взял отгул или сломал клавиатуру.

Даши сегодня нет на месте — слегла с гриппом. В итоге на выполнение задачи уходит больше времени, что грозит штрафом от ИИ. Человеческий фактор в работе небольшого офиса играет не последнюю роль. Хороший менеджер проекта смог был перепланировать задачу из-за отсутствия сотрудника. Наш «Скайнет» пока этого не видит.

После перекура меня уже ждала очередная порция заданий, благо они были небольшие — 20−25 минут на каждое — исправление небольших недочетов и правки.

День 11

Даша не успела закрыть задачу, и за несоблюдение сроков получила штраф в $20. Что из этого вышло? Даша чувствует себя виноватой за задержку проекта. Я купил ей кружку из «Старбакса». Перекур. Сейчас времени на сигарету остаётся всё меньше. Задачи приходят небольшие, но срочные. Как только я закрываю одну, тут же появляется вторая, на которую выделено 30 минут.

«Проанализировав выполнение задач каждого специалиста, искусственный интеллект вполне может подобрать под него определенные задачи. Если специалист справляется лучше с небольшими заданиями, то машина будет делегировать их ему.

Любая закономерность поведения человека для ИИ — ресурс, который нужно использовать для повышения показателей продуктивности, независимо от того — невинная ли это привычка, черта характера, или слабость», — комментирует руководитель команды машинного обучения Владимир Клюенков.

День 16

Сегодня офис мне открыл Миша, наш бэкенд-разработчик. С пятикилограммовыми мешками под глазами и фирменной неухоженной бородой он рассказал, что уже несколько дней ночует в офисе.

Важно

В статистике сотрудников, составленной ИИ, Миша сейчас на последнем месте. Чтобы подняться в рейтинге, он решил, что сон ему больше не нужен.

Вообще Миша очень ответственный человек, и когда в его проектах обнаруживаются недочеты, он ставит максимальный приоритет работе по их устранению. Задачи он всегда закрывает в срок, и приучил себя к строгой дисциплине.

Если бы Миша был роботом, то со «Скайнетом» они бы стали идеальной парой. Но сейчас он почему-то последний в рейтинге. Его это бесит и даже угнетает.

Пожалуй, я один из первых адаптировался под новый график и прихожу на работу без опозданий (почти), чего нельзя сказать об остальных. Паша регулярно опаздывает. С человеческой точки зрения его понять можно.

Его жена вот-вот родит и он готовит дом к появлению ребенка. Но «Скайнет» не человек — он видит факты: человек опаздывает, выполняет задачи медленнее, не берёт сверхурочные, а значит, не проявляет инициативу.

День 20

На общем собрании команда машинного обучения подвела первые итоги нашего теста. Кровью, потом и бессонными ночами «Скайнет» смог увеличить производительность почти вдвое. Конечно, мы его искренне ненавидим всей командой, но ему наплевать — искусственному интеллекту всё равно, что мы о нём думаем.

Это не менеджер проекта, которого можно разжалобить историями о том, что собака съела домашнее задание или у бабушки был день рождения. «Скайнету» важен результат. От нашей ненависти к нему он не сломается и не ослабит хватку. Иногда менеджеры ссорятся с разработчиками, а позже идут на мировую с тортиком. Здесь тортик не сработает.

День 22

Сегодня Паше пришло неприятное письмо от «Скайнета»:

Письмо напомнило сцену из фильма «Мне бы в небо» с Джорджем Клуни, где тот увольняет одного из сотрудников. Только здесь ты не покажешь монитору фотографии семьи со словами «Что я скажу им?».

Совет

Конечно, мы не собираемся увольнять Пашу. Это один из тех людей, про которых говорят «пока он не придёт, ничего работать не будет» — душа компании, руки офиса, мозги команды.

Но для чистоты эксперимента пришлось условно его уволить.

День 26

Мы собирались провести традиционный бой в Wormix, и получили сообщение от ИИ в корпоративном Telegram-канале: «Задача “ХХХХХХХХХ” завершится через 4 часа 32 минуты».

Забыл, что неделю назад нам добавили бота в рабочую группу. «Скайнет-бот» был обучен напоминать нам о незавершённых задачах. Конечно, после такого сообщения желание расслабиться и поиграть отпадает само собой. Даша даже нарисовала образ нашего нового ИИ-начальника. Справедливый, надо сказать.

День 28

Последний день работы «Скайнета» мы не праздновали. Не было открытого шампанского, церемониального сжигания сервера и закрытия эксперимента под музыку из «Пиратов карибского моря». Каждый сделал выводы для себя.

Не уверен, что после этого эксперимента я всё так же буду вставать в 7 утра, а Виталий перечитывать учебники. Кстати, надо сказать, что он успел освежить свои знания по React Native за эти дни, а Павел снова разрабатывает под Android.

Проект мы успели завершить в срок. Даже на два дня быстрее.

После отключения искусственного интеллекта команда машинного обучения изучила данные результатов статистики. Больше всех матерился Миша, потому что по реальным значениям он должен был быть на первом месте.

По итогам работы задачи выполняются быстрее, никто их не переспрашивает, не уточняет. Мы вообще перестали разговаривать! Условно, конечно, всё стало быстрее и плодотворнее. Но, как я считаю, для небольшого офиса «Скайнет» не нужен. Здесь царит своя «кухня», и правила работы не такие, как в крупных компаниях.

Думаю, со мной ребята согласятся. Это подтверждает тот факт, что уже трое из нас ушли в подполье в поисках на HeadHunter парня с фамилией Коннор, на случай, если ИИ вернется. Перекур.

Фотографии до введения эксперимента и после:

Источник: https://vc.ru/future/20939-ai-boss

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector